package com.lmf.cloud.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @Description kafka消费者实例
 * @Author LiuMingFu
 * @Date 2024/8/3 11:24
 */
public class KafkaConsumerMain3 {
    public static void main(String[] args) {
        //1.配置属性集合
        Map<String, Object> configMap = new HashMap<>();
        //kafka 集群地址
        configMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        //kafka中 key 反序列化配置
//        configMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        configMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        //kafka中 value 反序列化配置
//        configMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        configMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        //配置消费组id，自定义
        configMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "lmf");
        // 配置属性: 读取数据的位置 ，取值为earliest（最早），latest（最晚）
//        configMap.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        // 配置属性: 自动提交偏移量
//        configMap.put("enable.auto.commit", "true");

        // 修改分区分配策略：同一个消费组必须遵循同一个分配策略，否则会出现消费数据错乱的问题
        configMap.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
        
        //2.创建kafka消费者客户端：建立Kafka连接，构造对象时，需要传递配置参数
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(configMap);

        //3.订阅指定主题的数据，支持多个主题
        kafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList("depart"));

        //4.循环消费数据
        while (true) {
            //每隔100毫秒，抓取一次数据集合
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            //遍历打印数据集合
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.println("完整打印：" + record);
                System.out.println("每个消息的键值对打印：k=" + record.key() + "，v=" + record.value());
            }
        }
    }
}
